Amazon SageMaker - Amazon SageMaker

Amazon SageMaker
Разработчики)Amazon, Веб-сервисы Amazon
изначальный выпуск29 ноября 2017 г.; 3 года назад (2017-11-29)
ТипПрограммное обеспечение как сервис
Интернет сайтaws.amazon.com/ sagemaker

Amazon SageMaker - платформа облачного машинного обучения, запущенная в ноябре 2017 года.[1] SageMaker позволяет разработчикам создавать, обучать и развертывать машинное обучение (ML) модели в облаке.[2] SageMaker также позволяет разработчикам развертывать модели машинного обучения на встроенные системы и крайние устройства.[3][4]

Возможности

SageMaker позволяет разработчикам работать на нескольких уровнях абстракции при обучении и развертывании моделей машинного обучения. На самом высоком уровне абстракции SageMaker предоставляет предварительно обученные модели машинного обучения, которые можно развернуть как есть.[5] Кроме того, SageMaker предоставляет ряд встроенных алгоритмов машинного обучения, которые разработчики могут обучать на собственных данных.[6][7] Кроме того, SageMaker предоставляет управляемые экземпляры TensorFlow и Apache MXNet, где разработчики могут создавать свои собственные алгоритмы машинного обучения с нуля.[8] Независимо от того, какой уровень абстракции используется, разработчик может подключить свои модели машинного обучения с поддержкой SageMaker к другим AWS услуги, такие как Amazon DynamoDB база данных для хранения структурированных данных,[9] AWS Batch для автономной пакетной обработки,[9][10] или Amazon Kinesis для обработки в реальном времени.[11]

Интерфейсы разработки

Разработчикам доступен ряд интерфейсов для взаимодействия с SageMaker. Во-первых, это сеть API который удаленно управляет экземпляром сервера SageMaker.[12] Хотя веб-API не зависит от языка программирования, используемого разработчиком, Amazon предоставляет привязки API SageMaker для ряда языков, включая Python, JavaScript, Рубин, Ява, и Идти.[13][14] Кроме того, SageMaker предоставляет управляемые Юпитер Экземпляры Notebook для интерактивного программирования SageMaker и других приложений.[15][16]

История и особенности

  • 2017-11-29: SageMaker запущен на конференции AWS re: Invent.[1][6][2]
  • 2018-02-27: Управляемый TensorFlow и MXNet глубокая нейронная сеть обучение и вывод теперь поддерживаются в SageMaker.[17][8]
  • 2018-02-28: SageMaker автоматически масштабирует вывод модели на несколько экземпляров сервера.[18][19]
  • 2018-07-13: SageMaker добавляет поддержку рекуррентная нейронная сеть обучение персонала, word2vec обучение, мультикласс линейный ученик обучение и распределенное глубокое обучение нейронной сети в Цепочка с послойным масштабированием адаптивной скорости (LARS).[20][7]
  • 2018-07-17: AWS Batch Transform обеспечивает высокую пропускную способность машинного обучения в SageMaker не в реальном времени.[21][22]
  • 2018-11-08: Поддержка обучения и логического вывода встраиваемых слов Object2Vec.[23][24]
  • 2018-11-27: SageMaker Ground Truth "значительно упрощает разработчикам маркировать свои данные используя человеческие аннотаторы через Механический турок, сторонних поставщиков или их собственных сотрудников ".[25][3]
  • 2018-11-28: SageMaker Обучение с подкреплением (RL) «позволяет разработчикам и специалистам по обработке данных быстро и легко разрабатывать масштабные модели обучения с подкреплением».[26][3]
  • 2018-11-28: SageMaker Neo позволяет развертывать модели глубоких нейронных сетей из SageMaker на периферийных устройствах, таких как смартфоны и интеллектуальные камеры.[27][3]
  • 2018-11-29: Запущен AWS Marketplace для SageMaker. AWS Marketplace позволяет сторонним разработчикам покупать и продавать модели машинного обучения, которые можно обучать и развертывать в SageMaker.[28]
  • 2019-01-27: SageMaker Neo выпущен как программное обеспечение с открытым исходным кодом.[29]

Использует

  • НАСКАР использует SageMaker для обучения глубоких нейронных сетей на видеоданных за 70 лет.[30]
  • Carsales.com использует SageMaker для обучения и развертывания моделей машинного обучения для анализа и утверждения списков тематических объявлений для автомобилей.[31]
  • Avis Budget Group и Слалом Консалтинг используют SageMaker для разработки «практического решения на месте, которое могло бы решить проблему чрезмерного или недостаточного использования автомобилей в режиме реального времени с помощью механизма оптимизации, встроенного в Amazon SageMaker».[32]
  • Volkswagen Group использует SageMaker для разработки и развертывания машинного обучения на своих производственных предприятиях.[33]
  • Вершина горы и Footasylum используйте SageMaker в системе рекомендаций по обуви.[34]

Благоприятные статьи на SageMaker

В 2019 году CIOL назвал SageMaker одной из «5 лучших платформ машинного обучения для разработчиков», наряду с IBM Watson, Машинное обучение Microsoft Azure, Apache PredictionIO и ai-one.[35]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ а б Миллер, Рон (2017-11-29). «AWS выпускает SageMaker, чтобы упростить создание и развертывание моделей машинного обучения». TechCrunch. Получено 2019-06-09.
  2. ^ а б Вуди, Алекс (29.11.2017). «AWS решает проблему машинного обучения с помощью SageMaker». датанами. Получено 2019-06-09.
  3. ^ а б c d Родригес, Хесус (30.11.2018). «С этими новыми дополнениями AWS SageMaker начинает выглядеть более реалистичным для специалистов по данным». К науке о данных. Получено 2019-06-09.
  4. ^ Тердиман, Даниэль (2018-10-05). «Как ИИ помогает Amazon стать компанией с оборотом в триллион долларов». Быстрая Компания. Получено 2019-06-09.
  5. ^ Поннапалли, Прия (30.01.2019). «Разверните обученные модели Keras или TensorFlow с помощью Amazon SageMaker». AWS. Получено 2019-06-09.
  6. ^ а б «Представляем Amazon SageMaker». AWS. 2017-11-29. Получено 2019-06-09.
  7. ^ а б Нагель, Бекки (16.07.2018). «Amazon обновляет алгоритмы, платформы SageMaker ML». Чистый ИИ. Получено 2019-06-09.
  8. ^ а б Румелиотис, Рэйчел (07.03.2018). «Как быстро развить свои навыки глубокого обучения с помощью Apache MXNet». О'Рейли. Получено 2019-06-09.
  9. ^ а б Маркес, Эрнесто. «Оцените, когда использовать добавленные действия AWS Step Functions». TechTarget. Получено 2019-06-09.
  10. ^ «AWS Step Functions добавляет еще восемь интеграций сервисов». AWS. 2018-11-29. Получено 2019-06-09.
  11. ^ «Развертывание Amazon SageMaker и озера данных на AWS для прогнозирования науки о данных с новым быстрым запуском». AWS. 2018-08-15. Получено 2019-06-09.
  12. ^ Олсен, Руми (19.07.2018). «Вызов конечной точки модели Amazon SageMaker с помощью Amazon API Gateway и AWS Lambda». AWS. Получено 2019-06-09.
  13. ^ «Ресурсы для разработчиков Amazon SageMaker». AWS. Получено 2019-06-09.
  14. ^ Виггерс, Кайл (21.11.2018). «Amazon обновляет SageMaker новыми встроенными алгоритмами и интеграцией с Git». Получено 2019-06-09.
  15. ^ "Использовать экземпляры записных книжек". AWS. Получено 2019-06-09.
  16. ^ Подарок, Ной (2018-08-17). "А вот и тетрадки". Forbes. Получено 2019-06-09.
  17. ^ «Amazon SageMaker теперь поддерживает TensorFlow 1.5, Apache MXNet 1.0 и CUDA 9 для оптимизации инстансов P3». AWS. 2018-02-27. Получено 2019-06-09.
  18. ^ «Теперь доступно автоматическое масштабирование в Amazon SageMaker». AWS. 2018-02-28. Получено 2019-06-09.
  19. ^ «Amazon Sagemaker теперь использует автоматическое масштабирование». Полярная семерка. 2018-03-24. Получено 2019-06-09.
  20. ^ «Amazon SageMaker объявляет о нескольких усовершенствованиях встроенных алгоритмов и платформ». AWS. 2018-07-13. Получено 2019-06-09.
  21. ^ «Amazon SageMaker теперь поддерживает задания пакетного преобразования с высокой пропускной способностью для вывода данных не в реальном времени». AWS. 2018-07-17. Получено 2019-06-09.
  22. ^ Саймон, Жюльен (2019-01-24). «Максимально эффективное использование бюджета на машинное обучение в Amazon SageMaker». Середина. Получено 2019-06-09.
  23. ^ «Введение в Amazon SageMaker Object2Vec». AWS. 2018-11-08. Получено 2019-06-09.
  24. ^ «Amazon SageMaker теперь поддерживает встроенные алгоритмы Object2Vec и IP Insights». AWS. 2018-11-19. Получено 2019-06-09.
  25. ^ «Представляем Amazon SageMaker Ground Truth - создание высокоточных наборов данных для обучения с помощью машинного обучения». AWS. 2018-11-28. Получено 2019-06-09.
  26. ^ «Представляем поддержку обучения с подкреплением с помощью Amazon SageMaker RL». AWS. 2018-11-28. Получено 2019-06-09.
  27. ^ «Представляем Amazon SageMaker Neo - тренируйся один раз, беги где угодно с увеличением производительности до 2 раз». AWS. 2018-11-28. Получено 2019-06-09.
  28. ^ Робак, Майк (29.11.2018). «AWS расширяет кругозор услуг и возможностей машинного обучения». FierceTelecom. Получено 2019-06-09.
  29. ^ Джанакирам, MSV (27 января 2019 г.). «Amazon Open Sources SageMaker Neo для запуска моделей машинного обучения на периферии». Forbes. Получено 2019-06-09.
  30. ^ Дигман, Ларри (04.06.2019). «NASCAR перенесет 18 петабайт видеоархивов в AWS». ZDNet. Получено 2019-06-09.
  31. ^ Крозье, Рай (2019-05-02). «Carsales создает Tessa AI для проверки рекламы автомобилей». IT Новости. Получено 2019-06-09.
  32. ^ «Avis Budget Group и Slalom переводят процесс аренды автомобилей в цифровую форму с помощью машинного обучения на AWS». AWS. 2019-05-31. Получено 2019-06-09.
  33. ^ «Volkswagen и AWS объединяют усилия для преобразования автомобилестроения». Новости метрологии. 2019-05-24. Получено 2019-06-09.
  34. ^ Мари, Анжелика (14.05.2019). «Footasylum использует искусственный интеллект для повышения клиентоориентированности». Computer Weekly. Получено 2019-06-09.
  35. ^ Панди, Ашок (21.02.2019). «5 лучших платформ машинного обучения для разработчиков». CIOL. Получено 2019-06-09.